•开发和维护业务流程模型,业务交易模型,语义和内容的语法中性方式,以满足供应链和电子过程框架内的贸易和行业社区的要求。The supply chain and e-procurement covers the Purchasing, Material Management and Product development areas • approve based on the syntax neutral business transactions the corresponding UN/CEFACT syntax solutions provided by the UN/CEFACT Methodology and Technology group • encourage the active participation in SCM of interested user communities in Industry, Trade and Procurement, in accordance with UN/CEFACT membership criteria • maintain close relations with other UN/CEFACT groups as appropriate •促进和支持UN/CEFACT
如果 EMS JSC Belgrade 失去 AIB 正式会员资格,则将在 EMS JSC Belgrade 恢复正式会员资格之前,为塞尔维亚境内可再生能源电力的生产期签发国家 GO。会员资格批准后,将在 AIB 会员资格批准后为塞尔维亚境内可再生能源电力的生产期签发 EECS-GO。由于生产期签发时间表,可能会同时处理 EECS-GO 和国家 GO,但这些生产期不会重叠,因此不会签发重复的 GO。
摘要 - 电解图(EEG)的间/受主体内变异性使脑计算机界面(BCI)的实际使用很难。通常,BCI系统需要一个校准程序来获取主题/会话特定数据,以每次使用系统时调整模型。这个问题被认为是BCI的主要障碍,并克服它,基于域概括(DG)的方法最近出现了。本文的主要目的是重新考虑如何从DG任务的角度克服BCI的零校准问题。就现实情况而言,我们专注于创建一个脑电图分类框架,该框架可以直接在看不见的会话中应用,仅使用先前获得的多主题/ - 主题/ - 主题。因此,在本文中,我们通过休假一项验证测试了四个深度学习模型和四种DG算法。我们的实验表明,更深层次的模型在跨课程的概括性能中有效。此外,我们发现任何明确的DG算法都不优于经验风险最小化。最后,通过使用特定于特定数据进行调查的结果进行比较,我们发现特定于特定的数据可能会由于会议变异性而导致的,从而使未见的会话分类性能恶化。关键字 - 大脑 - 计算机接口;深度学习;电气图;运动图像;域概括
先进的高维测定技术,例如转录组学和表观基因组学32分析,在分子级生物学研究中提供了显着的深度和广度1。尽管有33项优势,这些技术通常只专注于特定的分子变化,34缺乏在细胞状态下观察变化的能力,涉及许多35个复杂和未知过程。为了在细胞系统水平上获取信息,已经开发出高36个吞吐量成像技术,以通过对染色的细胞成像2-4来产生细胞37表型的有用曲线。但是,这些基于图像的技术也有38个局限性,因为它们通常集中在具有已知关联或39个假设的生物过程上,从而限制了现有知识5中的发现5。此外,包括高维测定和基于图像的技术在内的传统40种方法通常受到其复杂性和高成本的约束。为了克服这些问题,已提出该技术称为细胞绘画(CP),已被提议作为解决方案。具体而言,CP技术43涉及染色八个细胞成分,具有六种非常便宜且易于染料的六个细胞成分,并在荧光显微镜6上五个通道中成像,这很易于操作,45
具有钙钛矿和相关结构的第一行 (3d) 过渡金属氧化物 (TMOs) 为发现新奇的量子现象提供了肥沃的土壤,因为自旋、电荷、轨道和晶格自由度之间有着密切的相互作用 [1-3]。在铜氧化物中发现非常规高温超导性是最著名的例子之一 [4-6],因此它鼓励人们不断努力在 3d TMO 中寻找更多非常规超导系统。作为元素周期表中与铜最近的邻居,镍氧化物 (镍酸盐) 自 20 世纪 90 年代初以来就作为高温超导最有希望的候选者而备受关注 [7-9]。然而,直到最近才在该方向取得实验突破。 2019年,Li等人利用CaH 2通过钙钛矿相的拓扑还原反应成功合成了空穴掺杂的无限层Nd 1-x Sr x NiO 2 薄膜,并发现了𝑇 c 在9 ~ 15 K左右的超导性[10-12]。这一发现引发了许多关于铜酸盐和镍酸盐之间相同点和不同点的理论讨论[13-16]。后来发现,在12.1 GPa下,Pr 0.82 Sr 0.18 NiO 2 薄膜的𝑇 c 可以提高到30 K以上,这凸显了进一步提高超导镍酸盐𝑇 c 的潜力[17]。
几何受挫 (GF) 磁体由局部磁矩、自旋组成,其方向无法同时最小化它们的相互作用能。此类材料可能承载新颖的物质相,例如称为量子自旋液体的类流体状态。与所有固态系统一样,GF 磁体具有随机分布的杂质,其磁矩可能在低温下“冻结”,使系统进入自旋玻璃态。我们分析了 GF 材料中自旋玻璃转变的现有数据,发现了一个令人惊讶的趋势:玻璃转变温度随杂质浓度的降低而升高,并在以前未确定的“隐藏”能量尺度上达到无杂质极限的有限值。我们提出了一种情景,其中相互作用和熵的相互作用导致介质磁导率的交叉,有助于玻璃在低温下冻结。这种低温的“发光”相可能会掩盖甚至破坏相当干净的系统中广泛寻找的自旋液体状态。